Вышла окончательная версия PT NGFW

Вышла окончательная версия PT NGFW

Вышла окончательная версия PT NGFW

20 ноября состоялся масштабный запуск официальной версии PT NGFW — межсетевого экрана нового поколения от Positive Technologies. Одной из его главных функций является защита компаний от кибератак, количество которых за 9 месяцев 2024 года превысило уровень всего 2023 года.

Наиболее частым методом проведения кибератак является использование вредоносных приложений. В 2023 году их применение достигло 54% от общего числа атак и с тех пор постоянно растет.

Основной тип зловредов, применяемых в успешных атаках, — шпионский софт (49%) и средства удаленного управления (30%), часто вполне легитимные в организациях AnyDesk и TeamViewer.

Еще одной тенденцией последних двух лет является использование легитимных программ и сервисов. Злоумышленники могут использовать популярные сервисы: Dropbox, Документы Google, Telegram, YouTube, «Яндекс Диск».

Почти половина всех успешных атак на российские организации за первые три квартала 2024 года привела к утечке конфиденциальной информации. Согласно исследованию Positive Technologies, в первом полугодии 2024-го Россия с долей в 10% возглавила пятерку лидеров в рейтинге стран по количеству объявлений о продаже данных на теневых форумах.

На втором месте среди последствий кибератак в России — нарушение основной деятельности, с которым российские организации с 2022 года сталкиваются в каждой третьей успешной атаке.

Positive Technologies еще на старте разработки PT NGFW поставила себе цель создать продукт, который сможет защитить бизнес от киберугроз. Его встроенные модули безопасности — система предотвращения вторжений (IPS), потоковый антивирус, фильтрация URL и обогащение данными об угрозах — позволяют закрыть потребности по защите от актуальных угроз без потерь в производительности.

«Когда мы начинали разработку PT NGFW, нашей целью было создать высокопроизводительный, надежный продукт для защиты бизнеса от кибератак. Мы не ждали красивой даты, чтобы презентовать его, а регулярно рассказывали о ходе разработки и нашей экспертизе. Например, когда добились на внутренних тестах скорости PT NGFW в 380 Гбит/сек, сделали высокопроизводительное ядро, тут же делились новостями с рынком, — комментирует Денис Кораблев, управляющий директор, директор по продуктам Positive Technologies. — Зато сейчас мы подошли к той точке, когда у нас идет период активных отгрузок, PT NGFW уже защищает российские компании от кибератак. А сегодня, в день запуска официальной версии, нам важно отметить то, про что зачастую забывают многие российские вендоры: что одна из важнейших задач PT NGFW — это повышение уровня защиты от киберугроз, которых в России за последние два года стало критически много. И PT NGFW обеспечит эту защиту».

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru